Análisis de modelos SOM - Frecuencia datos de entrada: mes

Modelo

• ID: 311
• Descripción:
• Frecuencia: mes
• Variables: tmax, tmin, longitud, latitud, altitud
• Dimensiones del mapa: 50,50
• Iteraciones: 1000
• Parámetros adicionales:

source("../../lib/som-utils.R")

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

source("../../lib/maps-utils.R")

Linking to GEOS 3.8.0, GDAL 3.0.4, PROJ 6.3.1

Carga del modelo desde disco

mpr.set_base_path_analysis()
model <- mpr.load_model("som-311.rds.xz")
summary(model)

SOM of size 50x50 with a hexagonal topology and a bubble neighbourhood function.
The number of data layers is 1.
Distance measure(s) used: sumofsquares.
Training data included: 94881 objects.
Mean distance to the closest unit in the map: 0.019.

plot(model, type="changes")

Carga del dataset de entrada

df <- mpr.load_data("datos_mes.csv.xz")

df

summary(df)

 id_estacion           fecha             fecha_cnt           tmax      
 Length:94881       Length:94881       Min.   : 1.000   Min.   :-53.0  
 Class :character   Class :character   1st Qu.: 4.000   1st Qu.:148.0  
 Mode  :character   Mode  :character   Median : 6.000   Median :198.0  
                                       Mean   : 6.497   Mean   :200.2  
                                       3rd Qu.: 9.000   3rd Qu.:255.0  
                                       Max.   :12.000   Max.   :403.0  
      tmin             precip           nevada           prof_nieve      
 Min.   :-121.00   Min.   :  0.00   Min.   :0.000000   Min.   :   0.000  
 1st Qu.:  53.00   1st Qu.:  3.00   1st Qu.:0.000000   1st Qu.:   0.000  
 Median :  98.00   Median : 10.00   Median :0.000000   Median :   0.000  
 Mean   :  98.86   Mean   : 16.25   Mean   :0.000295   Mean   :   0.467  
 3rd Qu.: 148.00   3rd Qu.: 22.00   3rd Qu.:0.000000   3rd Qu.:   0.000  
 Max.   : 254.00   Max.   :422.00   Max.   :6.000000   Max.   :1834.000  
    longitud        latitud            altitud      
 Min.   :27.82   Min.   :-17.8889   Min.   :   1.0  
 1st Qu.:38.28   1st Qu.: -5.6417   1st Qu.:  42.0  
 Median :40.82   Median : -3.4500   Median : 247.0  
 Mean   :39.66   Mean   : -3.4350   Mean   : 418.5  
 3rd Qu.:42.08   3rd Qu.:  0.4914   3rd Qu.: 656.0  
 Max.   :43.57   Max.   :  4.2156   Max.   :2535.0  

Carga de los mapas

world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
spain <- subset(world, admin == "Spain")

Mapa de densidad

plot(model, type="count", shape = "straight", palette.name = mpr.degrade.bleu)

Número de elementos en cada celda:

nb <- table(model$unit.classif)
print(nb)

   1    2    3    5    7    8    9   11   12   14   15   16   17   19   20   21 
  84   83   78   77   40   51   43  112   74   21   19   38   21   56   53   37 
  22   23   24   25   27   28   30   31   33   34   35   36   37   39   40   41 
   8   19   36   24   54   86   16   47   58   71   51   28   21   40   49   31 
  42   43   44   45   46   47   48   49   50   51   52   53   54   57   58   59 
  31   61   52   34   40   71   51   54  100   99   65  106   96   47   37   67 
  61   63   64   65   66   67   68   69   70   71   72   73   74   75   76   78 
  81   47   24   23   34   30   27   30   16   52   44   27   40   29   41   51 
  79   81   82   83   84   85   86   87   88   90   91   92   94   95   96   97 
  71   47  100   79   76   41   63   81   46   43   56   27   40   49   44   17 
  98   99  100  101  102  103  105  106  107  108  109  112  113  114  115  116 
  53   40   77  127   69   93   40   41   25   60   54   24   19   23   29   23 
 117  118  120  121  122  123  124  125  127  128  129  131  132  133  134  135 
  40   18   58   57   71   28   31   41   25   69   62   70  109   64   30   96 
 136  137  138  139  140  141  142  143  144  145  146  147  149  150  151  152 
  85   76    2   56   51   74   43   55   50   31   43   30   88   33  101  128 
 155  156  157  158  159  160  161  162  163  164  165  166  167  168  169  170 
  44   26   50   63   24   28   27   18   25   29   47   38   34   10   32    5 
 171  172  173  174  175  176  178  179  181  182  183  184  185  187  188  190 
  42   47   26   47   27   38   61   73  100   74   61   55   40   61   30   64 
 191  192  193  194  195  196  197  198  199  200  201  203  204  205  206  207 
  71   58   63   83   68   58   47   24   63   72   69   75   63   29   49   27 
 208  209  210  211  212  213  214  215  216  217  218  220  221  222  223  224 
  17   17   23   20   15   17   35   37   18   21   58   31   19   42   44   47 
 225  226  228  229  231  232  233  234  235  236  237  239  240  241  242  243 
  25   55   56   64   77   40   60   76   35   66   59   39   26   63   51   44 
 244  245  246  247  249  250  253  254  255  256  257  258  259  260  261  262 
  74   56   49   72   65   84   71   47   73   55   21   26   18   12   15   21 
 263  264  265  266  267  268  270  271  273  274  275  276  277  279  280  282 
  32   27   34   31   26   39   57   50   55   60   35   35   39   74   76   73 
 283  284  285  286  287  289  290  291  292  293  294  295  296  297  298  299 
  35   71   59   34   61   32   54   46   47   42   63   49   66   62   51   29 
 300  301  302  303  304  305  306  307  308  309  310  311  312  313  314  315 
  59   59   59   97   97   28   22   32   24   19   21   26   48   50   27   20 
 317  318  320  321  322  323  324  325  326  327  329  331  332  333  334  335 
  40   27   57   51   31   48   73   36   23   15   97   59   28   33   61   48 
 336  337  339  340  341  342  343  344  345  346  347  348  349  350  351  354 
  67   21   30   57   71   65   63   57   66   39   58   38    5   69   41   10 
 355  356  357  358  359  360  361  362  363  365  366  367  368  369  370  371 
  34   39   33   28   27   26   53   41   26   43   72   30   36   39   37   37 
 373  374  375  376  377  378  380  382  383  384  385  386  387  389  390  391 
  43   64   54   15   27   35   32   66   72   76   51   55   63   37   47   62 
 392  393  394  395  396  397  398  399  400  402  404  405  406  407  408  409 
  26   66   48   51   40   63   52   37   57   36   23   34   25   31   26   29 
 410  411  412  413  414  415  416  417  418  419  420  421  422  423  424  426 
  61   34    4   56   20   28   32   26   42   37   54   30   19   21   32   40 
 427  428  431  432  433  434  436  437  439  440  441  442  443  444  445  446 
  46   58   83   76   60   51   54   24   74   36   56   57   18   50   53   48 
 447  448  450  451  452  454  455  456  457  458  459  460  461  462  463  464 
  53   44   46  117   82   27   18   17   36   47   46   34   28   38   32   32 
 465  466  467  468  469  470  471  472  474  476  478  479  481  482  483  484 
  45   53   28   24   14   33   21   35   26   52   21   30   69   63   62   53 
 485  486  487  489  490  491  492  493  494  495  496  497  498  499  500  501 
  47   57   46   16   57   66   40   31   15   32   31   21   20   17   34  106 
 503  504  505  506  507  508  509  510  511  512  513  514  515  516  517  518 
  25   39   39   25   60   29   26   36   57   38   20   39   24   36   31   21 
 519  520  521  522  523  525  526  527  529  531  532  533  534  535  536  538 
  31   29   17   42   44   58   56   27   40   27   56   79   53   65   72   57 
 539  540  541  542  543  544  545  546  547  548  549  550  551  552  553  554 
  52   52   35   19   51   49   34   33   30   47   50   48   97   97   21   26 
 555  556  557  559  560  561  562  563  564  565  566  567  568  569  570  571 
  41   41   41   52   55   62   45   26   28   45   42   42   57   66   58   41 
 572  573  574  576  578  579  580  582  583  584  585  586  588  589  590  591 
  17   29   28   51   48   54   39   51   49   39   55   49   35   44   49   45 
 592  593  594  595  596  597  598  599  600  602  603  605  606  608  609  610 
  25   31   32   44   41   39   45   36   40   40   24   25   26   25   46   23 
 611  612  613  614  615  616  617  618  619  620  621  622  623  624  626  628 
  32   41   43   35   41    8   16   61   21   23   17   41   43   21   52   54 
 629  630  632  633  634  635  637  638  639  640  641  642  643  644  645  646 
  14   34   66   17   26   22   42   45   29   47   17   43   54   44   44   47 
 647  648  649  650  651  652  653  654  655  656  657  658  659  660  661  662 
  47   40   65   32   25   42   50   24   33   34   21   38   40   31   24   15 
 663  664  666  667  668  669  670  671  672  675  676  677  678  679  681  683 
  21   35   26   43   45   40   54   32    1   24   61   42   10   19   31   44 
 684  687  688  689  690  691  692  693  694  695  696  697  698  699  700  701 
   7   28   47   47   43   13   29   31   59   68   24   37   51   66   63   22 
 702  703  704  705  706  707  708  709  710  711  712  713  714  715  716  717 
  23   46   45   31   23   27   41   26   45   51   42   53   40   29   27   47 
 718  719  720  721  722  723  724  728  729  730  731  734  735  736  737  738 
  41   42   53   37   46   35   33   35   51   41   33   24   31   32   33   47 
 739  740  741  742  743  744  745  746  747  748  749  750  751  752  753  754 
  36   32   12   29   45   61   53   44   40   53   71   28   34   36   63   35 
 755  756  757  758  759  760  761  762  763  764  765  766  767  768  769  770 
  33   39   35   43   34   40   37   40   41   33   37   43   62   30   45   49 
 771  772  773  774  775  776  777  778  779  781  782  783  784  785  786  787 
  21   42   32   32    1   37   57   54   64   26   53   55   46   31   46   32 
 788  789  790  791  792  793  794  795  796  797  798  799  800  802  803  804 
  40   20   24   42   51   22   40   62   38   54   41   57   71   46   51   42 
 805  806  807  808  809  810  811  812  813  814  815  816  817  818  819  820 
  27   74   43   29   25   19   64   20   22   16   36   49   57   61   72   43 
 821  822  823  824  825  826  827  828  829  832  833  837  838  839  840  842 
  21   30   15   24   21   65   50   34   63   39   34   41   33   55   58   48 
 843  844  845  846  847  848  849  850  851  853  854  855  857  858  859  860 
  42   41   73   40   63   59   50   52   46   54   27   34   24   41   43   26 
 861  862  863  864  865  866  867  868  869  870  871  872  873  874  876  877 
  45   42   40   44   40   37   39   46   38   32   28   29   24   39   49   63 
 878  879  881  884  885  886  887  888  889  890  891  892  893  894  895  896 
  49   29   14   21   57   27   20   58   47   27   62   39   57   25   32   37 
 897  898  899  900  901  902  906  907  908  909  910  911  912  914  915  916 
  49   41   87   42   18    1   52   22   60   34   30   20   43   24   31   27 
 917  918  919  920  921  922  923  924  926  927  928  929  930  931  932  933 
  35   47   43   36   40   47   47   52   58   52   30   10   34   28   66   61 
 934  935  936  937  938  939  940  941  944  945  946  947  948  949  950  951 
   8   33   58   68   13   30   39   56   32   18   53   64  103   94   35   35 
 952  953  954  955  956  957  958  959  960  961  962  963  964  965  966  967 
  34   51   40   27   11   32   24   24   37   35   37   29   32   22   33   45 
 968  969  970  971  972  973  974  975  977  978  980  981  982  983  984  985 
  43   44   35   39   47   62   53   21   45   49   40   22   27   47   61   52 
 986  987  988  989  990  991  992  993  994  996  997  998  999 1000 1001 1002 
  50   44   49    9   37    1   34   70   67   60   43   49   70   70   49   79 
1003 1004 1005 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 
  52   34   34   27   47   46   38   20   60   61   53   41   24   25   46   31 
1020 1021 1023 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 
  48   53   39   54   21   15   50   53   16   56   20   19   54   71   23   44 
1043 1044 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 
  44   43   33   16   42   61   56   44   52   51   70   74   34   19    8   20 
1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 
  57   19   25   49   28   68   28   26   36   48   60   76   13    1    1   63 
1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 
  50   53   68   10   18   31   38   40   27   34   40   15   50   54   47   47 
1093 1094 1095 1097 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 
  45   38   57   42    7   41   48   73   45   43   35   42   32   18   24   25 
1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1125 1126 1128 
  44   45   42   31   25   50   28   38   40   19   22   46   39   33   22   38 
1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1145 1146 
  44   29   31   17   44   29   38   35   19   73   72   49   31   30   13    4 
1147 1148 1149 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 
  15   47   25   29   53   64   55   55   66   41   34   68   70    1   29   35 
1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1179 1180 
  36   30   18   35   26   45   45   32   38   39   40    7   34   33   38   54 
1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 
  22   29   22   20   22   25   42   42   21   72   46   64   35   17   28   50 
1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 
  60   21   63   56   42   44   53   31   61   61   34   51   66   63   37   14 
1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1225 1226 1228 1230 1231 
  40   35   25   47   59   67   35   55   56   66   39   38   49   44   24   38 
1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 
  33   41   29   33   30   22   34   57   21   26   52   27   51   76   45   52 
1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1264 1265 1266 
  44   41   63   54   32   29   49   22   30   53   48   41   45   49   14   41 
1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 
  62   49   29   49   39   43   39   20   59   57    4   58   33   70   17   34 
1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 
  18   43   21   23   47   19   37   39   17   19   45   61   43   48   43   65 
1299 1300 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1314 1315 1316 1317 
  34   54   42   42   28   42   28   29   58   49   41   29   41   10   46   56 
1318 1319 1320 1321 1323 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 
  36   45   72   66   57   75   32   45   47   41   59   36    7   53   51   47 
1336 1337 1338 1339 1340 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 
  48   31   17   24   34   46   37   35   34   66   54   58   54   47   74   71 
1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1365 1367 1368 1369 1370 
  60   40   20   34   35   23   22   53   64   53   43   64   25   25   53    6 
1373 1375 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 
  82   94   31   55   29   41   40   55   48   32   33   31   38   48   25   44 
1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 
  19   55   51   45   39   73   55   37   39  100   80   77   35   43   28   23 
1408 1409 1410 1411 1412 1413 1415 1417 1418 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 
  30   15   47   64   30   29   72   91   80   48   41   56   39   68    1   64 
1427 1428 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1442 1443 1444 
  49   40   58   16   51   21   32   29   38   70   45   47   55   50   49   32 
1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 
  35   39   44   36   39   32   48   37   54   67   59   34   56   45   18   19 
1461 1462 1463 1464 1466 1470 1471 1474 1475 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 
  59   62   50   27   72   23   49   43   48   58   45   36   19   31   33   27 
1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 
  28   43   19   58   46   18   40   58   46   31   15   24   36   49   23   53 
1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1516 1517 1518 1519 
  25   14   11   19   32   67   22   29   32   24   55   47   46   33   21   54 
1521 1522 1523 1524 1525 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 
  79   46   44   35   59   30   62   48   35   32   33   45   36   25   40   63 
1538 1539 1540 1541 1542 1543 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 
  25   20   31   31   13   22   30   35   46   31   23   36   21   31   26   27 
1555 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1564 1565 1566 1568 1569 1571 1572 1573 1574 
  21   25   32   35   36   38   47   36   37   57   34   66   71   66   32    6 
1575 1576 1577 1578 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 
  56    6   28   80   49   21   42   32   59   27   19   41   65   48   55   46 
1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 
  55   16   41   57   35   52   60   23   50   45   46   32   34   30   46   31 
1608 1610 1611 1613 1614 1615 1616 1617 1618 1620 1621 1622 1623 1624 1625 1626 
  38   20   26   41   29   33   55   32   56   78   44   38   33   36   68   52 
1627 1628 1629 1630 1631 1632 1633 1634 1635 1636 1637 1638 1639 1640 1641 1642 
  56   43   35   24   27   18   35   30   21   42   56   41   49   24   50   44 
1643 1644 1645 1646 1647 1648 1649 1650 1651 1652 1653 1654 1655 1656 1657 1659 
  19   66   51   24   60   58   40   57   43   67   37   39   48   42   32   35 
1660 1661 1663 1664 1665 1666 1668 1670 1671 1672 1673 1674 1675 1676 1677 1678 
  20   36   28   29   39   56   31   68   45   37   45   22   66   51   49   40 
1679 1680 1681 1682 1683 1684 1685 1686 1687 1688 1689 1690 1691 1692 1693 1694 
  48   17   15   21   38   32   45   22   35   49   10   51   49   34   55   37 
1695 1696 1697 1698 1699 1700 1701 1702 1703 1704 1705 1707 1708 1709 1710 1712 
  66   41   30   53   54   60    2   61   49   51   21   33   23   31   38   30 
1713 1714 1715 1717 1719 1720 1721 1722 1723 1724 1725 1726 1727 1728 1729 1730 
  33   42   42   78   65   51   30   34   22   55   18   39   44   29   19   61 
1731 1732 1733 1734 1735 1736 1737 1738 1739 1740 1741 1742 1743 1744 1745 1746 
  37   16   32   60   34   54   32   17   57   48   32   35   43   35   49   24 
1747 1748 1749 1750 1751 1752 1753 1754 1755 1756 1757 1758 1759 1760 1762 1763 
  44   53   37   27   73   29   19   12   23   43   39   58   38   35   18   24 
1764 1765 1766 1767 1768 1769 1770 1771 1772 1773 1774 1775 1776 1777 1779 1780 
  34   44   44   33   51   79   42   38   30   51   49   29   58   46   39   48 
1781 1782 1783 1784 1785 1786 1787 1788 1789 1790 1791 1792 1793 1795 1796 1797 
  35   35   32   18   33   35   35   44   19   19   52   57   57   42   50   27 
1798 1799 1800 1801 1802 1803 1804 1805 1807 1808 1809 1811 1812 1813 1814 1815 
  36   56   80   33   51   30   24   28   47   36   40   35   22   36   51   59 
1817 1819 1820 1821 1822 1823 1824 1825 1826 1827 1828 1829 1830 1831 1832 1833 
  46   50   44   41   54   54   22   37   40   37   28   42   36   28   29   57 
1834 1835 1836 1837 1838 1839 1840 1841 1842 1843 1844 1845 1846 1847 1848 1849 
  56   42   34   55   32   48   29   38   42   56   22   53   45   41   55   68 
1850 1851 1852 1853 1854 1855 1857 1858 1859 1861 1862 1863 1864 1865 1867 1868 
  48   88   73   32   48   59   50   37   12   40   30   25   48   74   36   53 
1869 1870 1871 1872 1874 1875 1876 1877 1878 1879 1880 1881 1882 1883 1884 1885 
  87   46   33   28   39   51   47   44   37   22   30   31   42   49   22   35 
1886 1887 1888 1890 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 
  29   29   27   34    9   41   49   55   31   52   48   31   57   47   42   37 
1903 1904 1905 1906 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914 1915 1916 1917 1918 1919 
  49    3   42   34   17   28   48   33   50   46   60   93   51   68   50   66 
1920 1921 1922 1923 1924 1925 1926 1927 1928 1929 1930 1931 1932 1933 1934 1935 
  42   33   43   78   39   43   43   34   35   38   47   34   19   31   48   32 
1936 1937 1938 1939 1940 1941 1942 1943 1944 1945 1946 1947 1948 1949 1950 1955 
  27   33   25   61   41   63   34   54   23   36   47   60   60   27   48   50 
1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1967 1969 1970 1971 1972 1973 
  34   41   35   35   24   35   35   69   30   67   62   76   39   56   46   32 
1974 1975 1976 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1990 1992 
  46   37   26   40   45   42   34   38   39   32   29   29   40   42   55   53 
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 
  59   59   27   45   60   78   65   49   48   50   54   20   56   48   38   29 
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2025 2026 2027 
  35   40   31   46   43   62   67   30   38   29   44   49   38   70   43   31 
2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 
  38   35   49   45   34   33   40   55   45   43   28   73   58   56   42   58 
2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050 2051 2052 2053 2054 2055 2056 2057 2058 2060 
  27   29   59   24   71   32   54   50   65   50   35   27   50   30   41   85 
2061 2062 2063 2064 2065 2067 2068 2069 2071 2072 2073 2074 2075 2076 2077 2078 
  22   44   45   59   48   34   54   74   71    3   56   34   29   32   21   46 
2079 2080 2081 2082 2083 2084 2085 2086 2087 2088 2089 2090 2092 2093 2094 2095 
  40   50   52   25   50   29   34   50   39   35   69   92   58   54   64   25 
2096 2097 2098 2099 2100 2101 2102 2104 2105 2106 2107 2108 2109 2110 2111 2112 
  57   62   66   33   91   60   64   40   42   41   37   28   56   27   66   31 
2113 2114 2116 2117 2119 2121 2122 2123 2124 2125 2126 2127 2128 2129 2130 2131 
  20   38   77   46   56   82   42   42   46   18   23   43   47   29   62   32 
2132 2133 2134 2135 2136 2137 2139 2140 2141 2142 2143 2144 2145 2146 2147 2148 
  43   46   31   28   65   37   41   46   49   80   50   26   66   35   49   37 
2149 2150 2151 2152 2154 2155 2156 2157 2158 2159 2160 2161 2162 2163 2164 2165 
  17   50   77   43   56   43   46   39   38   31   40   38   46   54   53   41 
2166 2167 2168 2169 2170 2171 2172 2173 2174 2175 2176 2177 2178 2179 2180 2181 
  70   43   43   71   14   92   43   33   50   45   28   46   25   50   56   22 
2182 2183 2184 2185 2186 2187 2188 2190 2191 2192 2193 2194 2195 2196 2197 2198 
  19   38   32   30   71   63   78   15   68   64   41   38   50   51   50   35 
2199 2200 2201 2202 2203 2204 2205 2206 2207 2208 2209 2210 2211 2212 2213 2214 
  66   83   56   32   60   37   49   42   40   32   22   21   50   23   38   26 
2216 2218 2219 2221 2222 2223 2224 2225 2226 2227 2228 2229 2230 2231 2232 2233 
  33   38   48   88   45   32   43   20   21   32   46   30   51   37   39   45 
2234 2235 2236 2237 2238 2239 2240 2241 2242 2243 2244 2245 2246 2247 2248 2249 
  28   62   49   25   21   36   70   46   64   40   72   52   33   62   42   47 
2250 2251 2252 2253 2254 2255 2256 2257 2258 2259 2260 2261 2262 2263 2264 2265 
  62   55   42   65   71   58   53   27   48   26   31   42   44   37   47   32 
2266 2267 2268 2269 2270 2271 2272 2273 2274 2275 2276 2277 2278 2279 2280 2281 
  58   30   40   25   24   71   69   55   57   42   42   41   49   44   56   11 
2282 2283 2284 2285 2286 2287 2288 2289 2290 2291 2292 2293 2294 2295 2296 2297 
  39   38   33   20   45   44   41   22   47   57   45   54   52   55   40   46 
2298 2299 2300 2301 2302 2304 2305 2306 2307 2308 2309 2310 2311 2312 2313 2314 
  40   60   45   34   60   77   55   60   31   32   47   34   54   20   39   14 
2315 2316 2317 2318 2319 2321 2322 2323 2324 2325 2327 2328 2329 2330 2331 2332 
   8   19   32   51   51   41   37   66   40   14   49   21   49   22   37   44 
2333 2334 2335 2336 2337 2338 2339 2340 2341 2342 2343 2344 2345 2346 2347 2348 
  38   31   33   32   39   18   38   59   35   41   65   40   56   28   59   64 
2349 2350 2351 2353 2354 2355 2356 2357 2358 2359 2360 2361 2362 2363 2364 2365 
  68   33   54   55   58   60   49   37   50   50   39   28   27   13   20   13 
2366 2367 2368 2369 2371 2372 2373 2374 2375 2376 2377 2378 2379 2380 2381 2382 
  15   20   42   38   41   42   56   38   52   52   52   21   37   24   30   25 
2383 2384 2385 2386 2387 2388 2389 2390 2391 2392 2393 2394 2395 2396 2397 2398 
  32   30   31   36   46   32   30   49   63   50   43   61   32   67   54   23 
2399 2400 2401 2402 2403 2404 2405 2406 2407 2408 2409 2410 2411 2413 2414 2415 
  51   81   37   26   30   42   36   47   37   33   37   46   28   31   24   12 
2416 2417 2418 2420 2421 2422 2423 2424 2425 2426 2427 2428 2429 2430 2431 2432 
  37   26   56   47   46   28   52   39   39   23   32   51   24   31   40   39 
2433 2434 2435 2436 2437 2438 2439 2440 2441 2442 2443 2444 2445 2446 2447 2448 
  26   31   33   56   31   39   38   51   46   52   47   51   40   17   20   62 
2449 2450 2451 2452 2453 2454 2455 2456 2457 2458 2459 2460 2461 2462 2463 2464 
  62   51   35   14   10   20   50   30   23   23   28   35   18   29   41   42 
2465 2466 2467 2468 2470 2471 2472 2473 2474 2475 2476 2477 2478 2479 2480 2481 
  35   16   33   33   68   71   40   20   50   29   11   16   41   43   35   21 
2482 2483 2484 2485 2486 2487 2488 2489 2490 2491 2492 2493 2494 2495 2496 2497 
  34   22    8   22   33   44   20   32   38   44   36   37   40   28   22   36 
2498 2499 2500 
  23   53   46 

Comprobación de nodos vacíos:

dim_model <- 50*50;
len_nb = length(nb);
empty_nodes <- dim_model != len_nb;
if (empty_nodes) {
  print(paste("[Warning] Existen nodos vacíos: ", len_nb, "/", dim_model))
}

[1] "[Warning] Existen nodos vacíos:  2259 / 2500"

Mapa de distancia entre vecinos

plot(model, type="dist.neighbours", shape = "straight")

Influencia de las variables

model_colnames = c("tmax", "tmin", "longitud", "latitud", "altitud")
model_ncol = length(model_colnames)

Mapa de variables.

plot(model, shape = "straight")

Mapa de calor por variable

par(mfrow=c(3,4))
for (j in 1:model_ncol) {
  plot(model, type="property", property=getCodes(model,1)[,j],
    palette.name=mpr.coolBlueHotRed,
    main=model_colnames[j],
    cex=0.5, shape = "straight")
}

Correlación para cada columna del vector de nodos

if (!empty_nodes) {
  cor <- apply(getCodes(model,1), 2, mpr.weighted.correlation, w=nb, som=model)
  print(cor)
}

Representación de cada variable en un mapa de factores:

if (!empty_nodes) {
  par(mfrow=c(1,1))
  plot(cor[1,], cor[2,], xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1), type="n")
  lines(c(-1,1),c(0,0))
  lines(c(0,0),c(-1,1))
  text(cor[1,], cor[2,], labels=model_colnames, cex=0.75)
  symbols(0,0,circles=1,inches=F,add=T)
}

Importancia de cada variable - varianza ponderada por el tamaño de la celda:

if (!empty_nodes) {
  sigma2 <- sqrt(apply(getCodes(model,1),2,function(x,effectif)
     {m<-sum(effectif*(x-weighted.mean(x,effectif))^2)/(sum(effectif)-1)},
     effectif=nb))
  print(sort(sigma2,decreasing=T))
}

Clustering

if (!empty_nodes) {
  hac <- mpr.hac(model, nb)
}

Visualización de 3 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=3)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=3)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)

Visualización de 4 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=4)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=4)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)

Visualización de 5 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=5)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=5)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)

Visualización de 6 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=6)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=6)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)

Visualización de 8 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=8)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=8)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)

Visualización de 10 clústeres:

if (!empty_nodes) {
  plot(hac, hang=-1, labels=F)
  rect.hclust(hac, k=10)
}

Visualización de los clústers en el mapa

A qué clúster pertenece cada nodo del mapa de kohonen:

if (!empty_nodes) {
  groups <- cutree(hac, k=10)
  plot(model, type="mapping",
    bgcol=c("steelblue1","sienna1","yellowgreen","red","blue","yellow","purple","green","white","#1f77b4", '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2')[groups],
    shape = "straight", labels = "")
  add.cluster.boundaries(model, clustering=groups)
}

Análisis de las observaciones de cada cluster

if (!empty_nodes) {
  # Asignamos a cada registro su clúster
  df$cluster <- groups[model$unit.classif]
}

Nuevos dataframes por cluster

if (!empty_nodes) {
  # Creo nuevos dataframes, uno por cada clúster.
  df.cluster01 <- subset(df, cluster==1)
  df.cluster02 <- subset(df, cluster==2)
  df.cluster03 <- subset(df, cluster==3)
  df.cluster04 <- subset(df, cluster==4)
  df.cluster05 <- subset(df, cluster==5)
  df.cluster06 <- subset(df, cluster==6)
  df.cluster07 <- subset(df, cluster==7)
  df.cluster08 <- subset(df, cluster==8)
  df.cluster09 <- subset(df, cluster==9)
  df.cluster10 <- subset(df, cluster==10)

  # Extraigo del dataframe las features.
  df.cluster01 <- select(df.cluster01, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster02 <- select(df.cluster02, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster03 <- select(df.cluster03, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster04 <- select(df.cluster04, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster05 <- select(df.cluster05, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster06 <- select(df.cluster06, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster07 <- select(df.cluster07, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster08 <- select(df.cluster08, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster09 <- select(df.cluster09, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
  df.cluster10 <- select(df.cluster10, fecha_cnt, tmax, tmin, precip, nevada, prof_nieve, longitud, latitud, altitud)
}

if (!empty_nodes) summary(df.cluster01)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster02)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster03)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster04)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster05)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster06)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster07)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster08)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster09)
if (!empty_nodes) summary(df.cluster10)

Número de elementos en cada clúster

if (!empty_nodes) {
  df.clusters.dim <- c(dim(df.cluster01)[1], dim(df.cluster02)[1], dim(df.cluster03)[1], dim(df.cluster04)[1], dim(df.cluster05)[1], dim(df.cluster06)[1], dim(df.cluster07)[1], dim(df.cluster08)[1], dim(df.cluster09)[1], dim(df.cluster10)[1])
  barplot(df.clusters.dim,
          names.arg = c("cluster01", "cluster02", "cluster03", "cluster04", "cluster05", "cluster06", "cluster07", "cluster08", "cluster09", "cluster10"),
          col = "steelblue1")
}

Distribución de los datos

if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.hist(df.cluster10)

if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster01)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster02)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster03)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster04)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster05)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster06)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster07)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster08)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster09)
if (!empty_nodes) mpr.boxplot(df.cluster10)

Localización geográfica de las estaciones de medida de cada cluster

# Agrupa por longitud y latitud para rellenar el mapa con menos datos.
if (!empty_nodes) {
  df.cluster01.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster01)
  df.cluster02.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster02)
  df.cluster03.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster03)
  df.cluster04.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster04)
  df.cluster05.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster05)
  df.cluster06.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster06)
  df.cluster07.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster07)
  df.cluster08.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster08)
  df.cluster09.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster09)
  df.cluster10.grouped <- mpr.group_by_geo(df.cluster10)
}

if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster01.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster02.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster03.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster04.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster05.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster06.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster07.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster08.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster09.grouped)
if (!empty_nodes) mpr.draw_map(spain, df.cluster10.grouped)